Статистические характеристики развития банковских систем в регионах РФ

Республика  Калмыкия, Республика Карачаево-Черкесия, Республика

Тыва, Еврейская автономная область, Республика Ингушетия, Че-

ченская Республика. Данные регионы характеризуются общим низ-

ким значением  функциональных показателей, кроме показателя П16

(отражает депозиты физических лиц, депонированных в том числе в

филиалах  банков других регионов, по отношению к ВРП), что объ-

ясняется  низким для данных регионов значением  ВРП. Рентабель-

ность активов  для группы сильно вариабельна: Республика Калмы-

кия – 19,19% (1-е место), Республика Карачаево-Черкесия – 7,02%

(5-е место), Республика Ингушетия – 4,38% (14-е место), Республика

Тыва – 2,12% (60-е место), Чукотский АО – 0%, Еврейская автоном-

ная область – 0%. Уровень развития БС регионов этой группы в це-

лом сильно отстает от потребностей экономики – из данного ряда

выбивается  значение показателя П6 для Чукотского АО – 1-е место.

Показатели  структуры банковской системы указывают  на то, что

активы  БС регионов данной группы на 15–25% представлены акти-

вами  собственных банков, при этом их число варьирует от 35 до

50% − для тех регионов, для которых имеются данные.

Таким образом, проделанный анализ позволяет сделать следую-

щие выводы.

Во-первых, собственные банковские системы регионов в целом

по России не имеют доминирующего влияния  в региональных бан-

ковских системах. Значительно выделяются 9 регионов, образующих

1-ю группу, у которых средняя по группе доля активов РБ в РБС со-

ставляет  около 50%. Однако для 2-й группы этот показатель уже

значительно ниже – около 30%. Таким образом, косвенно подтвер-

ждается вывод о доминирующем влиянии  на РБС банков Москов-

ского региона. Примечательно то, что данное положение остается

практически неизменным на протяжении анализируемого периода.

Во-вторых, очень велик разрыв в показателях, характеризующих

уровень развития региональных банковских систем. Между регио-

нами  со стабильными и плохо развитыми  РБС разрывы в соответст-

вующих  показателях доходят до 300%. Данное обстоятельство ука-

зывает  на серьезные диспропорции в уровнях  развития РБС.

В-третьих, вывод о глубоких диспропорциях в развитии РБС под-

тверждается также уровнями и динамикой функциональных показа-

телей, различия в которых для разных групп регионов достигают

нескольких  порядков.

В-четвертых, для развитых РБС операции по кредитованию фи-

зических  лиц все еще не имеют решающего  значения – на 1 руб.

кредитов, выданных нефинансовому сектору, приходится 30 коп.

кредитов, выданных физическим лицам. В то же время при одинако-

вом в  среднем по группам регионов РФ показателе кредитования

физических  лиц показатель кредитования нефинансового  сектора

значительно снижается при движении от регионов с сильными РБС

к слабым, и, таким образом, в регионах со слабыми РБС уровни кре-

дитования физических лиц и нефинансового  сектора практически

сравниваются.

В-пятых, ресурсные базы РБС в среднем для всех групп регионов

имеют следующую  структуру: 65−75% − депозиты физических лиц,

20−25% − остатки средств на расчетных и текущих счетах юридиче-

ских  лиц, 6−7% − депозиты юридических лиц. Таким образом, до-

минирующая  зависимость ресурсной базы от средств  физических

лиц очевидна.

В-шестых, имеет место тенденция к росту рентабельности акти-

вов региональных банков при движении от регионов с  сильными

РБС к  регионам со слабыми РБС. Возможно, это связано с повы-

шенными системными рисками депрессивных регионов и, как след-

ствие, с относительно дорогими банковскими услугами в них.

Наконец, в РФ очень значительна концентрация активов РБС: в

совокупности 1-я и 2-я группы регионов аккумулировали на 1 янва-

ря 2003 г. 59,5% активов БС страны (без учета активов банков Мо-

сквы), а все остальные группы − 40,5% (33% без учета Тюменской

области).

Перейдем  теперь от прямого анализа балансов региональных

банковских  систем к выявлению схожих банковских систем с помо-

щью кластерного  анализа.

3. Классификация региональных

банковских  систем

Идея  примененной в данном разделе  методологии была почерп-

нута  из книги Ж. Матука «Финансовые системы Франции и других

стран», в которой приводятся результаты классификации банков

Франции на базе сочетания методов факторного и кластерного ана-

лиза (см. (Matouk, 1991)).

Мы использовали данные агентства «ИНТЕРФАКС–ЦЭА» о ба-

лансах  российских банков на 1 января 2005 г. Все банки сгруппиро-

ваны  по 76 регионам РФ в зависимости от того, в каком регионе они

были  зарегистрированы. Из выборки были исключены банки Моск-